चेहरे ने अमेरिकी सरकार से अपनी आगामी एआई एक्शन प्लान में ओपन सोर्स डेवलपमेंट को प्राथमिकता देने का आह्वान किया है।
विज्ञान फिशर साइंस एफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी पॉलिसी (OSTP) ने एक बयान में इस चेहरे पर जोर दिया कि “AI विकास प्रतिस्पर्धी बना हुआ है, और अमेरिकी मूल्यों के साथ कॉन्फ़िगर किया गया है।”
हग फेस, जो विभिन्न क्षेत्रों में 1.5 मिलियन से अधिक सार्वजनिक मॉडल का आयोजन करता है और सात मिलियन उपयोगकर्ताओं की सेवा करता है, तीन परस्पर जुड़े कॉलमों पर एक केंद्रित एआई एक्शन प्लान का प्रस्ताव करता है:
- गले लगाने के महत्व पर जोर देता है ओपन-सीरस एआई पारिस्थितिक तंत्र को मजबूत करना। कंपनी का तर्क है कि तकनीकी नवाचार संस्थानों में विभिन्न अभिनेताओं से उत्पन्न होता है और बुनियादी ढांचे के लिए अनुमति देता है – जैसे कि राष्ट्रीय एआई संसाधन संसाधन (एनएआरआर), और खुला विज्ञान और डेटा – यह योगदान एडिटिव प्रभाव और मजबूत नवाचार में तेजी लाने के लिए।
- कंपनी प्राथमिकता प्रदान करती है ए.आई.। द एम्ब्रेस फेस का मानना है कि एक मूल्य श्रृंखला के साथ इसके गोद लेने की सुविधा प्रदान करके प्रौद्योगिकी के लाभों को फैलाने के लिए अपने विकास को आकार देने के लिए गतिविधि के क्षेत्र में अभिनेताओं की आवश्यकता होती है। इसमें कहा गया है कि अधिक कुशल, मॉड्यूलर और मजबूत एआई मॉडल गुड़िया को व्यापक संभावित भागीदारी और नवाचार को सक्षम करने के लिए अनुसंधान और संरचनात्मक निवेश की आवश्यकता होती है – प्रौद्योगिकी को अमेरिकी अर्थव्यवस्था में प्रौद्योगिकी को फैलाने के लिए सक्षम करना।
- गले का चेहरा भी जरूरत को रोशन करता है सुरक्षा और मानकों को प्रोत्साहित करें। कंपनी का सुझाव है कि ओपन-सॉफ्टवेयर सॉफ्टवेयर फैटवेयर साइबर सुरक्षा, सूचना सुरक्षा और मानकों में दिसंबर प्रथाएं सुरक्षित एआई तकनीक की रिपोर्ट कर सकती हैं। यह अधिक लोचदार और मजबूत तकनीकी पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने के लिए ट्रेकेबिलिटी, प्रकटीकरण और अंतर -मान्यता मानकों को बढ़ावा देने की वकालत करता है।
हम ओपन-सर्विस एआई प्रगति (और परे) की कुंजी है
आलिंगन यह है कि आधुनिक एआई दशकों के खुले शोध पर बनाया गया है, जिसमें वाणिज्यिक दिग्गज खुले स्रोत योगदान पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। हाल ही में प्रगति-ओल्मो -2 और ओलंपिक-कोडर-रेस खुले अनुसंधान विकासशील प्रणालियों के लिए एक आशाजनक तरीका है जो पेशेवर मॉडल के प्रभाव से मेल खाते हैं, और अक्सर उन्हें पार कर सकते हैं, विशेष रूप से विशिष्ट डोमेन में दक्षता और प्रभाव के संदर्भ में।
कंपनी ने कहा, “शायद सबसे आश्चर्य की बात यह है कि विकास की समयरेखा का तेजी से संकुचन है,” कंपनी ने कहा, “दो साल पहले 100 बी पैरामीटर मॉडल को 2 बी आयामों के मॉडल के साथ पूरा करने की आवश्यकता होती है, जो समानता के त्वरण पथ को दर्शाता है।”
अधिक सुलभ, कुशल और सहयोगी एआई विकास के लिए यह प्रवृत्ति इंगित करती है कि एआई की विकास के लिए खुले दृष्टिकोण की सफल एआई रणनीतियों को सक्षम करने में महत्वपूर्ण भूमिका है जो तकनीकी नेतृत्व को बनाए रखता है और प्रौद्योगिकी को अधिक व्यापक और सुरक्षित अपनाने का समर्थन करता है।
गले लगाने के चेहरे का तर्क है कि खुले मॉडल, संरचनात्मक सुविधाएं और एंजाइम .Nik प्रथाएं AI नवाचार की नींव बनाते हैं, जो साझा gnoweltge पर शोधकर्ताओं, कंपनियों और डेवलपर्स के विभिन्न पारिस्थितिक तंत्रों के निर्माण की अनुमति देता है।
कंपनी का प्लेटफ़ॉर्म एआई मॉडल डेलो और दोनों छोटे कलाकारों (जैसे, स्टार्टअप्स, विश्वविद्यालयों) और बड़े संगठनों (जैसे, माइक्रोस .ft, Google, Openai, मेटा) के डेटासेट का आयोजन करता है, जो दर्शाता है कि खुले दृष्टिकोण प्रगति और एसी में तेजी लाते हैं।
“संयुक्त राज्य अमेरिका को ओपन सोर्स एआई और ओपन साइंस का नेतृत्व करना चाहिए, जो नवाचार के एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देकर और प्रतिस्पर्धा के एक स्वस्थ संतुलन और साझा नवाचार को सुनिश्चित करके अमेरिकी प्रतिस्पर्धा को बढ़ा सकता है।”
अनुसंधान से पता चला है कि खुली तकनीकी प्रणाली आर्थिक प्रभाव के लिए बल गुणकों के रूप में कार्य करती है, लगभग 2000x गुणा प्रभाव के साथ। इसका मतलब यह है कि खुली प्रणालियों में निवेश किया गया अरब संभावित कंपनियों के लिए $ 8 ट्रिलियन की $ 8 ट्रिलियन की कीमत उत्पन्न कर सकता है।
यह आर्थिक लाभ राष्ट्रीय अर्थव्यवस्था में भी फैलता है। किसी भी खुले स्रोत सॉफ्टवेयर एफटीवेयर योगदान के बिना, औसत देश अपने सकल घरेलू उत्पाद का 2.2% खो देगा। अकेले ओपन-सीज़ अकेले 2018 में $ 65 बिलियन और $ 95 बिलियन के बीच गए, जो इतना महत्वपूर्ण है कि यूरोपीय आयोग ने ओपन सोर्स के सॉफ्टवेयर फोर्टवियर के लिए प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए नए नियमों का हवाला दिया।
इससे पता चलता है कि ओपन-सर्विस प्रभाव राष्ट्रीय स्तर पर नीति कार्रवाई और आर्थिक लाभ में कैसे अनुवाद करता है, जो खुले स्रोत के महत्व को सार्वजनिक रूप से एक अच्छे के रूप में दर्शाता है।
व्यावहारिक कारक खुले स्रोत ए.आई.
हग चेहरा खुले मॉडल के वाणिज्यिक गोद लेने के कई व्यावहारिक कारकों को पहचानता है:
- लागत क्षमता एक प्रमुख ड्राइवर, क्योंकि शुरुआत से एआई मॉडल विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होती है, इसलिए खुले आधार लाभ से आर एंड डी लागत कम हो जाती है।
- चटनी महत्वपूर्ण है, क्योंकि निकायों ने मॉडल को सूट और तैनात कर सकते हैं, विशेष रूप से उनके उपयोग के मामलों के अनुसार, एक आकार-फिट-सभी समाधानों पर भरोसा करने के बजाय।
- खुले नमूने विक्रेता l -k -in को कम करता हैकंपनियों को उनके तकनीकी ढेर पर अधिक नियंत्रण और एक प्रदाता से स्वतंत्रता देना।
- खुले मॉडल पकड़े गए हैं और, कुछ मामलों में, क्षमताओं को दूर किया जाता है बंद, स्वामित्व वाली प्रणाली।
ये कारक विशेष रूप से स्टार्टअप और मध्यम -युक्त कंपनियों के लिए मूल्यवान हैं, जो सफल हो सकते हैं। बैंक, फार्मास्युटिकल कंपनियां और अन्य उद्योग विशिष्ट बाजार की जरूरतों के लिए खुले मॉडल डलो को अपना रहे हैं-जो दिखाता है कि खुले स्रोत फाउंडेड फाउंडेशन के मूल्य में जीवंत वाणिज्यिक पारिस्थितिकी तंत्र का समर्थन करते हैं।
हम खुले स्रोत एआई का समर्थन करने के लिए नीति सिफारिशें
ओपन एआई सिस्टम के विकास और गोद लेने का समर्थन करने के लिए, एक हग फेस कई नीतिगत सिफारिशें प्रदान करता है:
- अनुसंधान संरचनात्मक वृद्धि: पूर्ण कार्यान्वयन और राष्ट्रीय AI अनुसंधान संसाधन (NERR) पायलट का विस्तार करें। NARR पायलट में चेहरे की सक्रिय साझेदारी को गले लगाने से शोधकर्ताओं, डेटासेट के साथ और सहयोगियों के उपकर के साथ प्रदान करने का मूल्य दिखाया गया है।
- एक खुले स्रोत के लिए सार्वजनिक कंप्यूटिंग संसाधन आवंटित करें: सार्वजनिक एआई बुनियादी ढांचे में भाग लेने के तरीके होने चाहिए। ऐसा करने का एक तरीका यह है कि ओपन सोर्स एआई परियोजनाओं का समर्थन करने के लिए कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर का एक हिस्सा समर्पित करें, छोटे अनुसंधान टीमों और कंपनियों के लिए नवाचार के लिए बाधाओं को कम करें जो स्वामित्व प्रणालियों का खर्च नहीं उठा सकते हैं।
- खुले सिस्टम के विकास के लिए डेटा की पहुंच सेस सक्षम करें: लक्षित नीतियों के माध्यम से स्थायी डेटा पारिस्थितिकी तंत्र बनाएं जो डेटा में गिरावट को संबोधित करते हैं। प्रकाशक एआई मॉडल डेवलपर्स के साथ डेटा लाइसेंसिंग सौदे पर तेजी से हस्ताक्षर कर रहे हैं, जिसका अर्थ है कि गुणवत्ता डेटा अधिग्रहण की लागत अब पास में हैं या प्रशिक्षण फ्रंटियर मॉडल की गणना की लागत को पार कर रहे हैं, जो गुणवत्ता डेटा से छोटे डेवलपर्स को लॉक करने की धमकी देते हैं। समर्थन संस्थान जो सार्वजनिक डेटा रिपॉजिटरी में योगदान करते हैं और अनुपालन मार्गों को ट्रिम करते हैं जो जिम्मेदार डेटा साझा करने के लिए कानूनी बाधाओं को कम करते हैं।
- ओपन डेटासेट विकसित करें: निर्माण, वक्रता और मजबूत, प्रतिनिधि डेटासेट के रखरखाव में निवेश करें जो एआई अनुसंधान और आगामी वेतन सामान्यीकरण का समर्थन कर सकते हैं। बोस्टन पब्लिक लाइब्रेरी में आईबीएम एआई एलायंस ट्रस्टेड डेटा कैटलॉग और पब्लिक कलेक्शन आईडीआई के एआई-मैन वाले डिजिटलीकरण जैसी समर्थन परियोजनाओं जैसी पहल का विस्तार करें।
- अधिकारों को मजबूत करना डेटा एक्सेस केस फ्रेमवर्क: डेटा उपयोग के लिए एक स्पष्ट मार्गदर्शिका स्थापित करें, जिसमें मानवता, सहमति प्रबंधन और खपत ट्रैकिंग के लिए एक प्रमाणित प्रोटोकॉल शामिल है। स्वास्थ्य सेवा और जलवायु जैसे उच्च-मूल्य वाले डोमेन के लिए विशेष डेटा ट्रस्ट बनाने के लिए सार्वजनिक-निजी भागीदारी का समर्थन करें, यह सुनिश्चित करें कि व्यक्ति और संगठन नवाचार को सक्षम करते हुए अपने डेटा पर उचित नियंत्रण बनाए रखते हैं।
- दांव-आधारित नवाचार में निवेश करें: ऐसे कार्यक्रम बनाएं और समर्थन करें जो संगठनों (स्वास्थ्य सेवा, उत्पादन, शिक्षा) को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए अनुकूलित एआई सिस्टम विकसित करने में सक्षम बनाते हैं, बड़े प्रदाताओं से सामान्य उद्देश्य प्रणालियों पर भरोसा करते हैं। यह एआई पारिस्थितिकी तंत्र में व्यापक साझेदारी को सक्षम बनाता है और यह सुनिश्चित करता है कि एआई के लाभ पूरी अर्थव्यवस्था में विस्तारित हों।
- उत्कृष्टता के केंद्र मजबूत: सबक साझा करने और सर्वोत्तम प्रथाओं को विकसित करने के लिए शिक्षाविदों, उद्योग और सरकार एआई विशेषज्ञों के लिए एक संयोजक के रूप में एनआईएसटी की भूमिका का विस्तार करें। विशेष रूप से, एआई जोखिम प्रबंधन संरचना ने एआई विकास और अनुसंधान प्रश्नों के चरणों की पहचान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है, जो सभी के लिए एक मजबूत और सुरक्षित तकनीकी तैनाती सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है। चेहरे पर विकसित उपकरण, मॉडल प्रलेखन से लेकर मूल्यांकन पुस्तकालयों तक, इन सवालों के सीधे आकार के होते हैं।
- संचालन और विश्वसनीयता मूल्यांकन के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा का समर्थन करें: ए.आई. विकास डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करता है, मॉडल को प्रशिक्षित करने और उनकी प्रगति, शक्ति, जोखिम और सीमाओं का विश्वसनीय रूप से मूल्यांकन करने के लिए। सुरक्षित रूप से सार्वजनिक डेटा के उपकरों के लिए अधिक सुरक्षा के लिए उपयोग किया जाने वाला मूल्यांकन डेटा और मॉडल को चिह्नित करने से ध्वनि और साक्ष्य, तकनीकी प्रदर्शन और विश्वसनीयता दोनों में प्रगति में तेजी आएगी।
कुशल और विश्वसनीय एआई गोद लेने को प्राथमिकता दें
चेहरे पर प्रकाश डाला गया है कि छोटी कंपनियों और स्टार्टअप को उच्च लागत लागत और सीमित संसाधनों के कारण महत्वपूर्ण बाधाओं का सामना करना पड़ता है। आईडीसी के अनुसार, वैश्विक एआई लागत 2028 में 28 632 बिलियन तक पहुंच जाएगी, लेकिन ये लागत कई छोटे संगठनों तक ही सीमित हैं।
ओपन सोर्स एआई टूल को अपनाने वाले संगठनों के लिए, यह वित्तीय रिटर्न लाता है। सर्वेक्षण में 5% कंपनियां वर्तमान में ओपन-सेयर्स एआई टूल का उपयोग करती हैं, जो केवल 5% की तुलना में ओपन-सेयर्स का उपयोग नहीं करती हैं।
हालांकि, ऊर्जा रज़ा की कमी बढ़ती चिंताओं को प्रस्तुत करती है, अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा रज़ा एजेंसी ने प्रस्तुत किया कि जापान की पूर्ण बिजली की बिजली की खपत, डेटा केंद्रों की बिजली की खपत 2022 से 2026 तक दोगुनी हो सकती है। जब एआई मॉडल प्रशिक्षण, ऊर्जा-गहन, भविष्यवाणी करते हैं, तो अपने पैमाने और आवृत्ति के कारण, अंततः ऊर्जा द्वारा उपभोग किए जाने से अधिक हो सकता है।
ब्रॉड एआई एक्सेस के लिए कामुकता सुनिश्चित करने के लिए हार्डवेयर इष्टतम ptimization और स्केलेबल सॉफ्टवेयर फैटवेयर फ्रेमवर्क दोनों की आवश्यकता होती है। विभिन्न संगठन अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार मॉडल विकसित कर रहे हैं, और दक्षता-केंद्रित एआई विकास यू.एस. नेतृत्व एक रणनीतिक लाभ का प्रतिनिधित्व करता है। ऊर्जा पहल के लिए DOE का AI, ऊर्जा आगे RAZA- कुशल AI के अनुसंधान का समर्थन करती है, अत्यधिक गणना की मांग के बिना व्यापक गोद लेने की सुविधा प्रदान करती है।
OSTP को अपने पत्र के साथ, AI एक्शन प्लान के लिए चेहरे की वकील खुले स्रोत सिद्धांतों पर केंद्रित हैं। महत्वपूर्ण कार्रवाई करते हुए, अमेरिका अपने नेतृत्व की रक्षा कर सकते हैं, नवाचार चला सकते हैं, सुरक्षा बढ़ा सकते हैं, और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि एआई के व्यापक लाभ समाज और अर्थव्यवस्था में महसूस किए गए हैं।
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